基于统计方法的中文文本情感倾向分类研究
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-16页 |
| ·本课题的研究难度 | 第16-17页 |
| ·本文的研究工作 | 第17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于文本主题分类技术的情感倾向分类研究 | 第19-29页 |
| ·支持向量机简介 | 第19-20页 |
| ·特征选择方法 | 第20-22页 |
| ·信息增益 | 第20页 |
| ·互信息 | 第20-21页 |
| ·统计 | 第21-22页 |
| ·特征概率估算方法 | 第22页 |
| ·语料库选择 | 第22-23页 |
| ·评价指标 | 第23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-27页 |
| ·维数对情感倾向分类的影响 | 第23-26页 |
| ·语料、概率估算、特征选择方法对分类结果的影响 | 第26-27页 |
| ·结果分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 中文词汇情感倾向分类研究 | 第29-39页 |
| ·语言资源 | 第29-30页 |
| ·词汇之间的关联强度度量方法 | 第30-31页 |
| ·词汇情感倾向判别方法 | 第31-32页 |
| ·基于词汇的情感倾向强度的情感倾向判别方法 | 第31-32页 |
| ·基于同义词的情感倾向强度的词汇情感倾向判别方法 | 第32页 |
| ·基准词的选取 | 第32-33页 |
| ·通用基准词选择方法 | 第32页 |
| ·受限于语料库的基准词选择方法 | 第32-33页 |
| ·评价指标 | 第33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-38页 |
| ·语料库选取 | 第33-34页 |
| ·基准词选择 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-38页 |
| ·基于受限语料库的词汇情感倾向判别 | 第35-37页 |
| ·基于词汇的情感倾向强度的情感倾向判别方法 | 第35-36页 |
| ·基于同义词的情感倾向强度的词汇情感倾向判别方法 | 第36-37页 |
| ·基于Web的词汇情感倾向判别 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于最大熵模型的组合项情感倾向分类研究 | 第39-51页 |
| ·最大熵模型 | 第39-42页 |
| ·最大熵原理 | 第39页 |
| ·最大熵模型 | 第39-42页 |
| ·用于组合项情感倾向判别的最大熵建模 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·组合项单元的选取 | 第45-46页 |
| ·组合项单元情感倾向判别 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-51页 |
| 第五章 使用混合候选特征的文本情感倾向分类研究 | 第51-54页 |
| ·基于限定词类集的候选特征的文本情感倾向分类 | 第51-52页 |
| ·使用混合候选特征的文本情感倾向分类 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 信息处理用现代汉语词类标记集 | 第61-62页 |
| 发表文章目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简介 | 第64-65页 |
